PyTorch正式版发布:Android NNAPI支持来了!看看这里的C#代码

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本文介绍了如何在PyTorch正式版中利用C#接口和Android NNAPI在Android设备上进行深度学习推理。通过加载预训练的ResNet-50模型,对图像进行分类,展示了一个简单的示例,利用NNAPI加速模型推理,实现移动端高效运行深度学习模型。

PyTorch是一个流行的深度学习框架,它已经成为许多研究人员和工程师的首选。最近,PyTorch正式版发布了,其中一个重要的改进就是对Android NNAPI(Android Neural Networks API)的支持。在本文中,我们将介绍如何使用PyTorch的C#接口,结合Android NNAPI,在Android设备上进行深度学习推理,同时提供完整的源代码和相应的描述。

首先,我们需要在Android项目中集成PyTorch的C#库。可以通过NuGet包管理器或手动下载并添加引用来实现。完成后,我们可以开始编写代码。

下面是一个简单的示例,展示了如何加载预训练的PyTorch模型,并使用Android NNAPI对图像进行分类:

// 导入必要的命名空间
using System;
using System.IO;
using 
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